基于GPRS温室农业环境监测专家系统的建立

[摘 要]提出了一种基于GPRS温室农业环境监测专家系统。该系统由温室内部无线传感器设备和外部远程监测系统构成。可对温室内多个要素进行采集，实时全方位的数据监测。介绍了研究背景，总体框架以及专家系统的建立，并表现模拟试验验证结果。通过对温室农作物环境检测技术和数据融合方法研究分析，构建了温室农作物环境监测的数据处理模型以及专家系统知识库，并针对系统的应用特点提出一种验证该数据处理方案可行性。

[关键词]GPRS 数据融合 专家系统 温室

中图分类号：X75 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）30-0132-01

引言

随着农业科技的发展，影响环境变化的复杂因子日益增大，数据融合技术在农业中的应用也越来越重要，体现出实时化和智能化为一体的监测系统，其主要从数据处理以及分析结果上体现。虽然看起来农业技术发展相对成熟，但只是在生产面积以及生产方式上有所发展，但对于温室内的科技水平都只是停留在手动调节以及依靠个人经验判断当前种植情况，而且少数温室有这种环境监测装置，但也只是通过单要素数据采集的方式进行不全面的数据分析。如何通过传感器采集到的大量不同种类的数据信息，进行比较全面的、综合的对农作物生长情况进行实时管理并辅以决策，是当前管理农业温室环境信息研究的主要内容。

1、温室环境监测系统结构

1.1 研究背景意义

系统监测温室主要采用玻璃连栋温室，由于该类型的温室密闭性强，易于控制室内的环境，通风系统由顶窗和侧窗组成，通过利用自然风达到温室降温和除湿的功能，从而使得降低夏季降温能耗，冬季满足积雪下滑的条件。因此，本文章以草莓为原型进行分析，草莓作为在温室中反季节水果典型，草莓培育也是重要课题，而进行草莓栽培必须掌握温室内环境特点，并采取相应的调控措施，满足草莓生长发育的条件，从而获得高产。

温室内草莓生长情况一方面取决于草莓本身的遗传特性，另一方面取决于优良的生长环境。而温度对其作物的光合作用、呼吸作用、水分吸收均有影响；湿度对作物的蒸腾作用有显著影响，还是作物病虫害的主要原因；光照直接影响光合作用强度，而CO2是光合作用的主要原料，过高和过低都会导致作物的危害。

1.2 系统体系结构

为了方便集中对温室的管理，易于维护温室内各个采集节点，采用星型网络结构实现点对点的数据通信。将PC机作为中央服务器的终端，所有节点的数据通过GPRS 的发送到上位机（PC），通过PC机统一对下位机（节点）进行参数配置，实时显示和数据保存。

1.3 GPRS技术简介

GPRS作为现代通信手段不可或缺的要素之一。不仅可以远距离与电脑进行通信，而且可以通过短信或者4G网络与手机进行通信。具备成本低、通信速率快、功耗较低等优点，理论上只要在有网络信号的地方就能够通过GPRS进行双向通信。GPRS通信采用TCP/IP协议，数据丢包率低，并支持嗟阈传技术。因此，GPRS通信技术是在该温室框架下最佳选择。

2、硬件设计

2.1 硬件总体设计

该节点系统采用以stm32单片机为核心，该处理器具有丰富的I/O端口资源，满足多要素的数据采集，而且有很高的代码效率，功耗也相对较低，性能也比8/16位单片机有所提高，价格也很低廉，完全适合在农业这个需要成本比较低的领域。本系统目的是需要对温室的空气温湿度、土壤温湿度、CO2浓度以及光照、风速、风向、PH值参数进行监测，并通过GPRS进行数据通信到上位机。

2.2 采集电路概述

信号采集模块：土壤温湿度传感器、光照传感器、CO2浓度传感器进来的信号都是采用4～20mA的标准电流信号，在长距离的信号传输上采用电流信号比电压信号要稳定。将采集的信号经过低通滤波电路，防止外界的噪声干扰。有源滤波有着极高的输入阻抗和极低的输出阻抗，可以直接进行级联，不需要进行阻抗匹配，而且可以通过调节桥臂电阻，补偿电路中的增益衰减，对直流信号几乎无增益衰减。

3、建立专家系统知识库

知识库主要分为3类；事实性知识、规则性知识、过程性知识；事实性知识主要阐述在合理范围内的各个环境要素阈值；例如：事实表（土壤湿度、大气温度、太阳光照强度、CO2浓度）：（0.8，20，300，0.3），规则性知识主要是将各个事实表中的信息建立联系；例如：土壤湿度与大气温度呈现一定的关系，：：；：：；：：< CO2浓度>。过程性知识主要阐述当前各个环境要素的当前值；例如：事实表（土壤湿度、大气温度、太阳光照强度、CO2浓度）农作物的生长情况知识库由事实库、规则库、过程库组成；事实库和过程库采用SQL存储数据信息；规则库采用C#设计软件，并将规则库导入其中，通过实时采集的信息存储到SQL过程库中，预先设置好事实库中的参数，并利用软件读取事实库和过程库数据，利用规则库中的规则进行联合分析处理。按照生长情况的4钟状态给出结论，并将结论存储在结果库中，并通过GPRS将分析结果客观的反馈给农作物研究人员。

4、仿真结果

采用该算法仿真数据，并采集4个传感器进行数据仿真，

假设先验概率为u0=[0.9； 0.80； 0.70；0.80]；如图1：

贝叶斯公式计算后，得到如图2：

图3表示采集数据计算所得四要素比重，然后通过该比重进行温室环境控制。然后以此u=[1.0324；0.8137；1.6137；0.4245]为下一组数据的先验概率，推算起结果，因此如图所示，在所占的比重里面，光照占得比重较大，因此需要参照草莓光照的参数进行比对调节。最后人为设定预设范围，当概率P在范围内时视作为正常，当P不在预设范围内时，依据不同的程度需求给出不同的专家性意见。

5.结语

该文是基于温室草莓环境监测方面的专家系统设计，使得监测具有简单、方便、智能等优化措施。该系统具有以下特点：（1）采用C#编程，建立了查询，概率发生模型机制，使得指导解决方案更加科学，并实现人机交互修改机制，及时帮助用户解决未知难题。（2）采用了数据融合技术，通过采集进来的数据，进行数据融合后与知识库中的信息进行比较，判断出更专业，更准确可靠的解决方案。

参考文献

[1] 一种基于贝叶斯估计的多传感器测量数据融合方法.陈晓龙.2009增刊 西安电子科技大学.

[2] 数据融合算法在zigbee网络中应用研究.吴凡，胡斌杰.2011年3月刊 华南理工大学.

[3] 设施农业温室温室网络型自适应控制系统的开发.秘立鹏.2014年7月刊 太原理工大学.